UPWARD株式会社の【315】AIソリューション・アーキテクトの求人

■ AIソリューション・アーキテクト（AI Solution Architect）の業務内容
AIソリューション・アーキテクトは、個別顧客ごとの要件に対応しながらも、全体としてスケーラブルで安全かつ保守性の高いAI活用基盤を設計・統治する役割です。

AXの推進においては、顧客ごとのデータ構造、業務要件、既存システム、セキュリティ要件に応じた柔軟な対応が求められる一方で、個別最適な実装が積み重なることで、システムの複雑化、運用負荷の増大、推論コストの肥大化、品質のばらつきといった問題が生じやすくなります。

AIソリューション・アーキテクトは、こうした個別最適と全体最適の間に立ち、AIモデル、データ、アプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用までを横断して設計判断を行い、AXプロジェクト全体の技術的健全性を担保します。

■主な業務
・AXプロジェクト全体における技術アーキテクチャの設計、および設計原則・標準の策定
・個社別カスタマイズを効率的に実現するためのチューニング基盤、実行基盤、オーケストレーション層の設計
・AIモデル、プロンプト、RAG、エージェント、外部ツール連携を含むシステム全体の構成設計
・顧客別要件に応じた拡張性を担保しつつ、共通化可能なアーキテクチャパターンの整備
・マルチテナント環境におけるデータ分離、アクセス制御、暗号化、監査ログなどのセキュリティ設計
・エンタープライズ要件を踏まえた認証・認可、ネットワーク境界、ゼロトラスト設計の検討
・推論コスト、レイテンシ、可用性、スループットを考慮したモデル選定・実行基盤設計
・キャッシュ、ルーティング、フォールバック、モデル切り替え等を含むコスト最適化・品質最適化の設計
・モデルやワークフローの継続的モニタリング、評価、障害検知、改善サイクルの設計
・MLOps / LLMOps 観点での運用基盤、デプロイフロー、バージョン管理、検証フローの整備
・MCP等の標準やインターフェース設計を踏まえた、AIエージェント・外部ツール間の相互運用性確保
・FDE、PM、プロダクト開発、インフラ、セキュリティなど複数チームを横断した技術意思決定のリード
・個別案件で得た知見を再利用可能な設計資産へ落とし込み、全体の開発・運用効率を高めること

■このポジションの魅力
・顧客個別要件に向き合いながらも、全社・全プロジェクト視点で技術基盤を設計できるポジションです
・AIモデルだけでなく、アプリケーション、データ、インフラ、セキュリティ、運用まで横断した総合アーキテクト力が求められます
・生成AI・エージェント・RAGなど変化の激しい技術領域において、今の最適解と将来の拡張性の両立に挑戦できます
・個別実装の積み上げではなく、再利用可能な基盤・標準へ落とし込むことで、事業全体の生産性と競争力に直接寄与できます
・AI活用の拡大に伴って重要性が高まる、セキュリティ、ガバナンス、コスト統制の中核を担えます

■当社で働く魅力
・UPWARDは地理空間技術や特許取得済みの滞在検知技術など独自技術を活用した開発に取り組めます。
・CRMの活用課題を解消するため顧客視点に立ち、優れたUI/UXを重視した開発に携われます。
・契約更新率99％前後という高い水準を維持し、UI/UXにこだわった顧客満足度の高いプロダクト開発を体感できます。
・海外展開を前提に開発を進めており、APAC展開やタイ支社設立を含め世界で使われるサービスづくりに関われます。
・残業は月10～20時間程度で、会議や無駄な作業を減らし自由度と裁量を尊重する働き方が可能です。

■使用AIツール
Gemini、Claude、GitHub Copilot、Google AI Studio、ChatGPTなど業務に応じて支給

・目の前の要件を満たすだけでなく、将来の拡張性や全体最適まで見据えて設計できる方
・個別案件ごとの複雑な事情を理解しつつ、共通化できる構造へ抽象化できる方
・技術的に高度な選択肢がある中でも、シンプルで保守しやすい設計を志向できる方
・AI領域の変化の速さを前提に、固定的な正解ではなく進化可能な基盤を設計できる方
・セキュリティ、信頼性、コスト、開発速度といった相反する要件のバランスを取れる方
・技術の理想論に閉じず、事業・顧客・運用の現実に即した設計判断ができる方
・チーム横断で合意形成しながら、アーキテクチャの方向性を粘り強くリードできる方

・AWS、Azure、GCP などクラウド環境におけるシステムアーキテクチャ設計経験
・マイクロサービス、分散システム、API基盤などの設計・運用経験
・セキュリティ、可用性、拡張性、保守性を考慮した設計レビューまたは技術リード経験
・アプリケーション、データ基盤、インフラを横断して技術判断を行った経験
・AI/MLシステム、もしくはそれに類する高負荷・高複雑度システムの設計経験
・複数のステークホルダーや開発チームを横断して、技術標準や設計方針を定義・推進した経験
・技術的な複雑性と事業要件のバランスを取りながら、現実的なアーキテクチャへ落とし込む力

・RAG、LLMアプリケーション、AIエージェント基盤などの設計・構築経験
・MLOps / LLMOps 基盤の選定・導入・運用経験
・推論基盤、モデルルーティング、キャッシュ戦略、コスト最適化に関する知見
・マルチテナントSaaSにおけるデータ分離、権限設計、監査対応の経験
・SOC2、ISO27001 等のセキュリティ・コンプライアンス対応に関する知識
・ゼロトラストアーキテクチャやエンタープライズセキュリティ設計の経験
・Kubernetes、IaC、CI/CD などクラウドネイティブ基盤の実務経験
・MCPやエージェント連携、ツール実行基盤など新しいAI標準・実装方式への理解
・顧客向け提案、技術折衝、要件定義、導入支援の経験
・大規模データ処理基盤やリアルタイム処理基盤の設計経験